邓美薇：日本不能靠“安全焦虑”推AI发展

翰逸神飞

近日在北京举行的第二届世界人形机器人运动会，正成为国际舆论关注的热门内容。中国人形机器人跑出8秒86的成绩，超越牙买加名将博尔特保持的9秒58的人类百米短跑世界纪录，引发全球科技界和媒体界围绕中国机器人绝对速度和产业优势的广泛讨论。与此同时，对于曾长期被视为“机器人大国”的日本而言，此次赛事带来的冲击不小。日本唯一参赛队伍为GMO互联网集团，该团队机器人的“身体”是由中国企业宇树科技制造的，日本团队仅负责控制软件。其比赛成绩也并不突出，在400米预赛里排在第十名勉强晋级，但半决赛直接摔倒退赛，1500米决赛只拿了小组第三。
日本国内围绕此次赛事呈现出一种复杂而微妙的舆论反应。一方面，日本媒体普遍承认中国在人工智能（AI）与人形机器人领域的发展速度、制造规模、产业链整合优势及快速迭代能力；另一方面，这种惊叹背后也折射出日本对自身AI发展滞后、机器人产业优势衰退的无奈与焦虑。日本正面对中国从追赶者向竞争者乃至部分领域领跑者转变的现实，中国正逐渐改变过去由日本、欧美主导的机器人产业竞争格局。在日本社交媒体上，有网民出现应激式质疑，称“只会不停跑步的机器人是没用的机器人”，但也有相当多理性正视技术差距、反思本土创新短板的日本网民，指出部分人质疑的背后是出于“酸葡萄”心态，如果不正视自身问题，“将来还会继续失败”。
日本长期是全球工业机器人领域的重要生产国与技术强国，整体也保持增长态势。但是，随着生成式AI、大模型以及“物理AI”的快速发展，人形机器人的竞争核心已转向“AI模型+数据+算力+软件生态”的综合竞争，日本并未成为这一轮“AI+人形机器人”热潮的主角，这种“掉队”背后有着多重复杂原因。首先，日本AI基础能力建设相对薄弱，限制了机器人产业智能化升级。人形机器人需要具备环境感知、视觉理解、自主决策等能力，这些能力高度依赖大模型、海量数据和高性能计算资源。相比中美，日本在基础模型研发、生成式AI应用、算力建设及软件生态方面存在差距。其次，日本企业具有较强的风险规避文化，影响了AI技术的快速商业化。日本企业在机器人研发和应用过程中倾向于追求成熟稳定后再推广，在商业落地方面非常谨慎，而在人形机器人这一快速迭代领域，过度强调安全和逃避失败，会让企业错失技术快速演进和市场培育的窗口。除此之外，日本AI产业生态还存在人才供给短缺、风险资本投入不足、产业协同机制不完善等诸多问题。
                          在全球AI竞争加速演进的背景下，日本正面临由技术范式转换、产业结构调整和国际竞争格局变化共同造成的发展挑战。高市政府试图通过强化国家战略、国际合作和经济安全布局提升日本在全球AI竞争中的地位，但存在诸多局限性与风险。近年来，日本不仅积极强化与美国的AI合作，也加速构建与欧洲国家、印度、韩国以及其他所谓“志同道合国家”的AI合作网络，试图推进“AI主权”理念，降低对特定国家和企业的依赖。
这种依靠外部联盟弥补内部能力不足的路径终究是行不通的。事实上，AI产业竞争的核心根本不在于联盟规模，而在于自身创新体系建设。更值得注意的是，日本把AI发展与国家安全、地缘竞争深度绑定，或给日本与周边国家带来诸多风险。当下，高市政府试图把AI、半导体等战略领域的发展包装为国家战略自主、供应链安全和国际竞争力的关键筹码，这促使相关科技发展过度依赖安全叙事，使得创新资源更多服务于地缘竞争，弱化了市场需求和民用产业应用。而且，产业政策与安全战略的深度融合也加速日本科技领域“安全化”趋势。日本政府计划推动国产AI进入自卫队指挥控制体系，并将相关内容纳入年底修订的《国家安全保障战略》等“安保三文件”，这种以安全焦虑推动科技进步的逻辑，不仅不利于推动产业发展，还会助长军工体系扩张和技术军事化倾向，给地区和平与稳定带来巨大风险。（作者是中国社会科学院日本研究所副研究员）